Planen Sie die personellen Ressourcen Ihres Lagers smarter ein!
Unsere KI-Lösung lernt von den Daten Ihres Warehouse Management Systems – zum Beispiel SAP EWM – für objektive Prognosen und Planungsvorschläge. So erhalten Sie eine bessere Voraussicht zu den dynamischen Ressourcenbedarfen Ihres Lagers, vermeiden Engpässe und optmieren die Bedarfsplanung.
Logistische Dienstleistungen sind personalintensiv und von saisonalen auftragsbezogenen Schwankungen abhängig. Gleichzeitig gehören Kostenmanagement, Einhaltung der Liefertreue und Entlastung von Mitarbeitenden zu den Anforderungen jeder Ressourcenplanung – so auch in der Lagerlogistik.
Mit INLAI-RPS gibt es endlich die Ressourcenplanungssoftware, die dem prozessualen und technologischen Niveau der modernen Logistik gerecht wird: Bewährte KI-Bausteine von AIM – dem Pionier im Bereich Industrielle KI – werden von INLAI mit einer WMS-Integration versehen und inspiriert von Plug&Play via Cloud zur Verfügung gestellt, um künstliche Intelligenz für das Vorhersagen anstehender Arbeitslasten im Lager einzusetzen.
Mit dem Einsatz von INLAI-RPS gelingt Ihnen ein wichtiger Schritt auf dem Weg zum Smart Warehouse und die Optimierung mehrerer Faktoren.
Lernen Sie INLAI-RPS unverbindlich kennen: Wir stellen Ihnen gerne die Funktionen sowie Kundenbeispiele vor.
Bringen Sie Ressourcenplanung Ihrer Lagerlogistik auf die nächste Stufe – und zwar so einfach wie möglich ohne disruptive Neuinstallationen oder Anpassungen im System: INLAI-RPS wird als eigenständige Cloud-Lösung mit Ihrem WMS- bzw. ERP-System gekoppelt.
Software-as-a-Service (SaaS) Plattform
Zu sämtlichen ERP- und WMS-Systemen, darunter auch Standard-Softwaresysteme wie SAP ERP und SAP EWM
Keine Installation nötig, UI via Webanwendung
Hosting auf deutschen Servern
Die KI-gestützte Personal- und Ressourcenbedarfsplanung als Wettbewerbsvorteil für die Lagerverwaltung mit SAP EWM: Machen Sie sich selbst ein Bild von unserer Lösung und bringen Sie gerne individuelle Fragestellungen mit. Wir freuen uns auf den Termin mit Ihnen!
